Hûn çawa biryar didin ka kîjan algorîtmaya fêrbûna makîneyê bikar bînin û hûn wê çawa bibînin?
Dema ku hûn dest bi projeyek fêrbûna makîneyê dikin, yek ji biryarên sereke hilbijartina algorîtmaya guncan e. Ev hilbijartin dikare bandorek girîng li ser performansa, karîgerî û şîrovekirina modela we bike. Di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google û texmînkerên sade û hêsan de, ev pêvajoya biryargirtinê dikare ji hêla çend ramanên sereke ve were rêve kirin.
Cûdahiya di navbera fêrbûna Federal û Edge Computing&On-Device Fêrbûna Makîneyê de çi ye?
Fêrbûna Federe, Hesabkirina Berê, û Fêrbûna Makîneya Ser-Device sê paradîgma ne ku derketine holê ku di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî di çarçoweya nepenîtiya daneyê, karbidestiya hesabkerî, û pêvajoyek rast-dem de, pirsgirêk û derfetên cihêreng çareser bikin. Her yek ji van paradîgmayan taybetmendiyên xwe, serîlêdan û encamên xwe yên yekta hene, ku ji bo wan girîng e ku were fam kirin
Meriv çawa berî perwerdehiyê daneyan amade dike û paqij dike?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku bi platformên wekî Google Cloud Machine Learning re dixebitin, amadekirin û paqijkirina daneyan gavek krîtîk e ku rasterast bandorê li performans û rastbûna modelên ku hûn pêşdixin dike. Ev pêvajo çend qonaxan pêk tîne, ku her yek ji bo ku daneyên ku ji bo perwerdehiyê têne bikar anîn pir zêde ne hatine çêkirin
Mebesta min çalakiyên mîna senifandin, nasandin, hwd. Ez dixwazim navnîşek hemî çalakiyên gengaz û ravekirina ku mebesta her yekê çi ye dixwazim.
Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku meriv li ser gavên destpêkê yên ku di projeyek fêrbûna makîneyê de têkildar in, tê nîqaş kirin, girîng e ku meriv cûrbecûr çalakiyên ku meriv tê de bike tê fêm kirin. , û her yek di pêvajoyê de armancek yekta xizmet dike
Çalakiyên ku dikarin bi ML-ê re bêne kirin çi ne û ew çawa dikarin bêne bikar anîn?
Fêrbûna makîneyê (ML) qadek îstîxbarata sûnî ye ku balê dikişîne ser pêşkeftina algorîtmayan û modelên îstatîstîkî yên ku dihêle ku komputer bêyî rêwerzên eşkere peywiran pêk bînin. Van modelan ji daneyan fêr dibin û pêşbîniyan an jî biryaran didin. Çalakiyên ku dikarin bi fêrbûna makîneyê re bêne kirin cihêreng in û serîlêdanên dûr-dirêj hene
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, 7 gavên fêrbûna makîneyê
Ji bo pejirandina stratejiyek taybetî qaîdeyên berbiçav çi ne? Ma hûn dikarin pîvanên taybetî yên ku ji min re fêm dikin destnîşan bikin ka ew hêjayî karanîna modelek tevlihevtir e?
Dema ku meriv li ser pejirandina stratejiyek taybetî di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku torên neuralî û texmînkerên kûr di nav hawîrdora Fêrbûna Makîneya Google Cloud de bikar tîne, divê çend rêzikên bingehîn û pîvanan bêne hesibandin. Van rêbernameyên hanê dibin alîkar ku guncan û serfiraziya potansiyel a modelek an stratejiyek bijartî diyar bikin, dabîn bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Bi kîjan parametreyê ez fêm dikim ka ew dem e ku meriv ji modelek xêzikî berbi fêrbûna kûr ve bibe?
Tesbîtkirina kengê veguheztina ji modelek xêzik berbi modelek fêrbûna kûr ve di warê fêrbûna makîneyê û hişmendiya çêkirî de biryarek girîng e. Ev biryar bi gelek faktoran ve girêdayî ye ku tevliheviya peywirê, hebûna daneyan, çavkaniyên hesabker, û performansa modela heyî vedigire. Linear
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Kîjan guhertoya Python dê ji bo sazkirina TensorFlow çêtirîn be da ku ji pirsgirêkên ku bi belavkirina TF-ê re tune nebin?
Dema ku hûn guhertoya çêtirîn a Python-ê ji bo sazkirina TensorFlow-ê, nemaze ji bo karanîna texmînkerên sade û sade, dihesibînin, pêdivî ye ku guhertoya Python bi daxwazên lihevhatina TensorFlow re were hevrêz kirin da ku xebata birêkûpêk misoger bike û ji pirsgirêkên potansiyel ên têkildarî belavkirinên TensorFlow yên neberdest dûr bikevin. Hilbijartina guhertoya Python ji TensorFlow, mîna gelekan, girîng e
Tora neuralî ya kûr çi ye?
Tora neuralî ya kûr (DNN) celebek tora neuralî ya çêkirî ye (ANN) ku ji hêla pir tebeqeyên girêk, an jî neuronan ve tête taybetmend kirin, ku modela nimûneyên tevlihev di daneyê de dihêle. Ew di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de têgehek bingehîn e, nemaze di pêşkeftina modelên sofîstîke de ku dikarin karan pêk bînin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, TensorBoard ji bo dîtbariya model
Bi gelemperî ew çend dem digire ku meriv bingehên fêrbûna makîneyê fêr bibe?
Fêrbûna bingehên fêrbûna makîneyê hewildanek piralî ye ku bi gelek faktoran ve girêdayî ye, di nav de ezmûna berê ya xwendekar bi bername, matematîk, û statîstîkan, û her weha tundî û kûrahiya bernameya xwendinê. Bi gelemperî, kes dikarin li bendê bin ku ji çend hefteyan heya çend mehan li her deverê derbas bikin da ku bingehek bistînin